以下是您要求的公式：

我们有：
$$
\begin{aligned}
R^{2} & =1-\frac{\mathrm{RSS}}{\mathrm{TSS}}=1-\frac{e^{\prime} \boldsymbol{e}}{\boldsymbol{Y}^{\prime} \boldsymbol{Y}-n \bar{Y}^{2}} \\
& =1-\frac{2116.85}{21648.73}=0.9022 \\
\bar{R}^{2}= & 1-\left(1-R^{2}\right) \frac{n-1}{n-k-1}=0.8743
\end{aligned}
$$

方程的总体线性性检验由下面的 $F$ 检验进行:
$$
\begin{aligned}
F & =\frac{\mathrm{ESS} / k}{\mathrm{TSS} /(n-k-1)}=\frac{(\mathrm{TSS}-\mathrm{RSS}) / k}{\mathrm{TSS} /(n-k-1)} \\
& =\frac{(21648.73-2116.85) / 2}{21648.73 /(10-2-1)}=32.29
\end{aligned}
$$

在 $5 \%$ 的显著性水平下, 自由度为 $(2,7)$ 的 $F$ 分布的临界值为 $F_{0.05}(2,7)=4.74$, 可见 $32.29>4.74$, 表明方程的总体线性性显著成立。

我们再有：
$$
\begin{aligned}
S_{\hat{\beta}_{0}} & =\sqrt{\hat{\sigma}^{2} c_{00}}=\sqrt{302.41 \times 5.32536} \\
& =\sqrt{1610.42}=40.13 \\
S_{\hat{\beta}_{1}} & =\sqrt{\hat{\sigma}^{2} c_{11}}=\sqrt{302.41 \times 0.033816} \\
& =\sqrt{10.2262}=3.1978 \\
S_{\hat{\beta}_{2}} & =\sqrt{\hat{\sigma}^{2} c_{22}}=\sqrt{302.41 \times 0.00000011} \\
& =\sqrt{0.00003408}=0.005838
\end{aligned}
$$

故常数项与 $X_{1}, X_{2}$ 前参数的估计值的 $t$ 检验值分别为：
$$
\begin{array}{l}
t=\frac{\hat{\beta}_{0}}{S_{\hat{\beta}_{0}}}=\frac{626.509}{40.13}=15.612 \\
t=\frac{\hat{\beta}_{1}}{S_{\hat{\beta}_{1}}}=\frac{-9.79057}{3.1978}=-3.062 \\
t=\frac{\hat{\beta}_{2}}{S_{\hat{\beta}_{2}}}=\frac{0.028618}{0.005838}=4.902
\end{array}
$$

在 $5 \%$ 的显著性水平下, 自由度为 7 的 $t$ 分布的临界值为 $t_{0.025}(7)=2.365$, 可见常数项及 $X_{1}$与 $X_{2}$ 的总体参数值均显著地异于零。

常数项 $X_{1}$ 与 $X_{2}$ 参数的 $95 \%$ 的置信区间分别为：
$$
\begin{array}{ll}
\hat{\beta}_{0} \pm t_{0.025} \times S_{\hat{\beta}_{0}}=626.509 \pm 2.365 \times 40.13 & \text { 或 }(531.62,721.40) \\
\hat{\beta}_{1} \pm t_{0.025} \times S_{\hat{\beta}_{1}}=-9.791 \pm 2.365 \times 3.1978 & \text { 或 }(-17.35,-2.22)
\end{array}
$$